《表3 实验数据基本信息：基于上下文词向量和主题模型的实体消歧方法》

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《基于上下文词向量和主题模型的实体消歧方法》

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最后，人工选取包含歧义实体的文本1 000篇，每个样本中人工标记出歧义实体的正确含义，如文中出现“苹果市值”，将其标注为“苹果（公司）市值”。将其作为待消歧的实体指称项，记为待消歧实体指称集。并根据歧义实体库，人工构建待消歧实体候选集合，记为待消歧实体候选集，用于验证实验结果。其中，实验数据的基本信息如表3所示。